© freepik/stefamerpik Аналіз коротких голосових записів допоміг ШІ розпізнати ранні ознаки уражень голосових зв’язок.
Штучний інтелект може стати інструментом раннього виявлення раку горла, аналізуючи короткі голосові записи пацієнтів, повідомляє EuroNews. До такого висновку дійшла міжнародна група дослідників, результати роботи якої опубліковані в журналі Frontiers in Digital Health.
Вчені встановили, що алгоритми ШІ здатні визначати аномалії на голосових зв’язках – від доброякісних вузликів до ранніх стадій раку гортані, лише за кілька секунд аудіозапису. Такий підхід може стати простішою та швидшою альтернативою нинішнім методам діагностики, що включають назальну ендоскопію та біопсію, які є інвазивними, потребують спеціального обладнання та кваліфікованого персоналу. За словами провідного автора дослідження, постдокторанта з клінічної інформатики Університету охорони здоров’я та науки Орегону Філіпа Дженкінса, використання вокальних біомаркерів дає змогу відрізнити голоси пацієнтів з ураженнями від голосів людей без патологій.
Рак гортані щорічно вражає понад мільйон людей у світі, з яких близько 100 тисяч помирають. Це 20-й за поширеністю вид онкології. Основними факторами ризику є куріння, зловживання алкоголем та інфікування певними штамами вірусу папіломи людини (ВПЛ). Рівень виживання залежить від стадії виявлення хвороби й коливається від 35% до 90%, зазначає Cancer Research UK.
Найпоширенішими симптомами є хрипота або зміни голосу, що тривають понад три тижні. Також присутні постійний біль у горлі чи кашель, утруднене ковтання, відчуття грудки в шиї або горлі та біль у вухах. Раннє виявлення значно підвищує шанси на успішне лікування.
У межах дослідження команда проаналізувала близько 12,5 тисяч записів голосу 306 учасників з Північної Америки, оцінюючи зміни висоти тону, гучності та співвідношення гармонік до шуму. У чоловіків виявлено чіткі відмінності між здоровими голосами, доброякісними ураженнями та раком, тоді як у жінок статистично значущих закономірностей не зафіксовано, ймовірно, через менший обсяг даних.
Дженкінс зазначив, що збільшення обсягів і різноманітності даних може зробити голос практичним біомаркером ризику раку в клінічній практиці. Наступним етапом буде навчання моделей на великих, професійно маркованих наборах даних і тестування в медичних закладах, а також перевірка точності для обох статей.
За оцінками дослідників, пілотне тестування подібних інструментів у клініках може розпочатися вже у найближчі кілька років. Перші голосові системи для охорони здоров’я вже проходять випробування.
Оксана Маньковська у статті “Бій імунітету з раком: як наука допомагає організму перемагати” пояснює, як ракові клітини обходять імунну систему та як сучасна наука вчиться з цим боротися. Авторка розповідає про інноваційні методи імунотерапії, зокрема про терапію, що знімає блокування імунної відповіді, а також про передові технології, такі як CAR-T-терапія та розробка персоналізованих РНК-вакцин проти раку.
